用padle绘制深度学习激活函数

好的，以下是使用 PaddlePaddle 绘制常见深度学习激活函数的代码和图示：

import paddle.fluid as fluid
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 定义 x 的取值范围
x = np.linspace(-10, 10, 100)

# sigmoid
y_sigmoid = 1.0 / (1.0 + np.exp(-x))

# tanh
y_tanh = np.tanh(x)

# relu
y_relu = np.maximum(0, x)

# leaky relu
y_leaky_relu = np.maximum(0.1 * x, x)

# softplus
y_softplus = np.log(1.0 + np.exp(x))

# 绘制图像
plt.plot(x, y_sigmoid, label='sigmoid')
plt.plot(x, y_tanh, label='tanh')
plt.plot(x, y_relu, label='relu')
plt.plot(x, y_leaky_relu, label='leaky relu')
plt.plot(x, y_softplus, label='softplus')
plt.legend()
plt.show()

绘制结果如下图所示：